package mapred.maxAndMin.way1;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class GetMaxAndMin {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        // 判断输入参数的个数是否符合我们程序的要求
        if (args.length != 2) {
            System.err.println(
                    "!!!!!!!!!!!!!! Usage!!!!!!!!!!!!!!: \nhadoop jar <jar-name> "
                            + "mapred.maxAndMin.way1.GetMaxAndMin "
                            + "<input-path> "
                            + "<output-path>");
            System.exit(1);
        }

        Configuration conf = new Configuration();

        // 通过单例模式创建Job对象
        Job job = Job.getInstance(conf, "Get Max And Min");

        // 设置当前的Jar包类
        job.setJarByClass(GetMaxAndMin.class);

        // 设置Mapper和Reducer类
        job.setMapperClass(MaxMinMapper.class);
        job.setReducerClass(MaxMinReducer.class);

        // 设置Reducr的输出
        // 因为我们的输出格式是：max 999，所以key-value的数据类型是下面的方式
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);

        // Max-Min的重点注意事项：Reducer的数量必须是一个
        // 这里也是MR的最值模型中的一个最大的瓶颈
        job.setNumReduceTasks(1);

        // 将第一个参数作为输入文件夹
        // 注意：MR 模型中，输入和输出都是文件夹
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

        // 判断输出文件夹是否存在，存在则删除
        Path path = new Path(args[1]);
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        if (fs.exists(path)) {
            fs.delete(path, true);
        }

        // 设置输出文件夹
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, path);

        // 启动Job开始执行
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}
